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Enregistrement W2006480165 · doi:10.1063/1.4803514

Assessment of the Holland model for silicon phonon-phonon relaxation times using lattice dynamics calculations

2013· article· en· W2006480165 sur OpenAlexaff
Zimu Zhu, David A. Romero, Daniel P. Sellan, Aydin Nabovati, Cristina H. Amon

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhononThermal conductivityCondensed matter physicsRelaxation (psychology)Phonon scatteringScatteringLattice (music)Materials scienceSiliconThermalStatistical physicsPhysicsThermodynamicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assess the ability of the Holland model to accurately predict phonon-phonon relaxation times from bulk thermal conductivity values. First, lattice dynamics calculations are used to obtain phonon-phonon relaxation times and thermal conductivities for temperatures ranging from 10 K to 1000 K for Stillinger-Weber silicon. The Holland model is then fitted to these thermal conductivities and used to predict relaxation times, which are compared to the relaxation times obtained by lattice dynamics calculations. We find that fitting the Holland model to both total and mode-dependent thermal conductivities does not result in accurate mode-dependent phonon-phonon relaxation times. Introduction of Umklapp scattering for longitudinal modes resulted in improved prediction of mode-dependent relative contributions to thermal conductivity, especially at high temperatures. However, assumptions made by Holland regarding the frequency-dependence of phonon scattering mechanisms are found to be inconsistent with lattice dynamics data. Instead, we introduce a simple method based on using cumulative thermal conductivity functions to obtain better predictions of the frequency-dependence of relaxation times.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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